centernet 以yolov5中的yaml的形式构建网络
时间: 2025-06-27 10:18:35 浏览: 15
Centernet 和 YOLOv5 都是流行的物体检测算法,它们各有特色。如果想按照YOLOv5中的.yaml配置文件形式对CenterNet进行网络构建的话,需要理解这两个模型之间的架构差异,并将 CenterNet 的结构尽可能地映射到 .yaml 文件中。
首先简单了解一下两者的区别:
- **YOLO系列** 直接预测边界框坐标以及类别信息,其目标是在整个图像上划分网格并直接从每个网格单元生成候选区域;
- **CenterNet** 则通过热图找到物体中心点的位置,在此基础上再确定宽高偏移量完成边框回归任务;
下面是一个简化版的、基于YOLO v3-v5风格YAML语法描述的一个假定性的 Centernet 架构配置示例(请注意实际应用时需根据需求调整):
```yaml
# Centernet-Basemodel Configurations for yolov5-style pipeline.
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple (6)
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
backbone:
- focus: [64, 3] # Focus wh information into c-space /320 ->160
- conv: [128, 3, 2] # Convolutional layer stride=2 downsampling
neck:
upsample_modules: [[True], ... ] # Upsample layers config to match features across scales.
head:
hm_head: # Heatmap head configuration
final_kernel: 1 # Output heatmap kernel size
bias: -2.19 # Bias initialization value used in training
wh_head: # Width and height regression branch
output_channel: 2 # Number of channels for width-height prediction
reg_head: # Regression offset from center point predictions
output_channel: 2 # Offset dimensions x,y
```
此配置仅为示意性质,并未完整展示所有细节及最佳实践建议。真实项目里应依据论文原文或者官方实现文档来进行更细致准确的设计。
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